復(fù)旦科研團(tuán)隊(duì)聯(lián)合多國(guó)科學(xué)家合作研究，構(gòu)建迄今為止最全面的全球微生物基因目錄。北京時(shí)間12月16日凌晨，相關(guān)研究成果發(fā)表于《自然》（Nature）主刊。

微生物在地球中無(wú)處不在，隱藏在人們的皮膚、腸道以及土壤、河流、海洋等環(huán)境，構(gòu)成一個(gè)個(gè)復(fù)雜的微生物組（microbiome）群落。它們?cè)诓煌h(huán)境下與不同宿主共生互動(dòng)，成為影響人類(lèi)健康、疾病發(fā)展、地球生態(tài)變化的重要因素。傳統(tǒng)微生物組研究按照人類(lèi)微生物、海洋微生物等不同棲息地分別進(jìn)行研究，無(wú)法在全球視野下描述不同棲息環(huán)境中微生物群落的相互關(guān)聯(lián)。

復(fù)旦大學(xué)類(lèi)腦研究院青年研究員路易斯·佩德羅·科埃略（Luis Pedro Coelho）、教授趙興明、名譽(yù)教授皮爾·伯克（Peer Bork）與來(lái)自德國(guó)、西班牙、美國(guó)、英國(guó)等多國(guó)科學(xué)家合作研究，基于全球微生物組（global microbiome）的概念，將地球上不同棲息地的微生物作為統(tǒng)一系統(tǒng)，運(yùn)用人工智能技術(shù)對(duì)1.3萬(wàn)個(gè)公開(kāi)宏基因組樣本進(jìn)行挖掘，構(gòu)建了迄今為止最全面的全球微生物基因目錄（GMGC，Global Microbial Gene Catalog），為全球微生物組研究邁出了重要一步。該研究同時(shí)發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)基因具有棲息地特異性，跨越多棲息地的基因主要富集在抗生素耐藥性基因和移動(dòng)遺傳元件。

北京時(shí)間12月16日凌晨，相關(guān)研究成果《原核生物基因的生物地理學(xué)研究》（“Towards the biogeography of prokaryotic genes”）以長(zhǎng)文（article）形式發(fā)表于《自然》（Nature）主刊，科埃略是論文的第一作者和共同通訊作者。

該研究得到了歐盟“地平線2020”創(chuàng)新計(jì)劃、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金、上海市“腦與類(lèi)腦智能基礎(chǔ)轉(zhuǎn)化應(yīng)用研究”市級(jí)科技重大專(zhuān)項(xiàng)等項(xiàng)目的資助。

包含3億個(gè)原核生物基因的全球微生物基因目錄。本文圖片均由復(fù)旦大學(xué)提供

揭示微生物基因與棲息環(huán)境的重要關(guān)聯(lián)

基因目錄對(duì)于描述微生物群落的物種組成和功能特性具有重要意義。自2010年歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室（EMBL）和華大基因構(gòu)建首個(gè)人類(lèi)腸道微生物基因目錄以來(lái)，新興的微生物基因目錄為研究人類(lèi)生理學(xué)和疾病提供了重要線索。

全球微生物基因目錄（GMGC，Global Microbial Gene Catalog）涵蓋了腸道、口腔、皮膚、海洋、土壤等14個(gè)微生物的主要棲息地，收集了13174個(gè)公開(kāi)可用的高質(zhì)量宏基因組和84029個(gè)高質(zhì)量的基因組，得到了包含3.03億個(gè)物種級(jí)的基因（95%的核酸一致性聚類(lèi)），構(gòu)建了迄今為止最全面的全球微生物基因目錄，將為地球生態(tài)研究和人類(lèi)健康研究提供重要貢獻(xiàn)。

物種水平的單基因簇（unigene）可能代表著來(lái)自多種棲息地的基因（“multi-habitat genes”）。多棲息地基因可能來(lái)自在多種棲息環(huán)境中都生存的物種，或者來(lái)自基因組之間或者跨越棲息地邊界水平轉(zhuǎn)移的移動(dòng)遺傳原件（mobile elements）。研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)基因都是棲息環(huán)境特異性的，這與微生物傾向于適應(yīng)環(huán)境的特性是一致的；只有5.8%物種水平的單基因簇是多棲息環(huán)境基因，多棲息環(huán)境基因主要富集在抗生素耐藥性基因和移動(dòng)遺傳原件。

研究者們進(jìn)一步研究了宏基因組中單基因簇的頻率，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)單基因簇是出現(xiàn)頻率低于0.1%的罕見(jiàn)基因。單基因簇的頻率服從中性（或接近中性）進(jìn)化假設(shè)下的冪律分布（power law）。事實(shí)上，雖然觀察到很多變異，但大多數(shù)變異并不是對(duì)環(huán)境的適應(yīng)，而是由所謂的“中性進(jìn)化”驅(qū)動(dòng)：變異只是隨機(jī)的結(jié)果，而不是達(dá)爾文選擇。

這些發(fā)現(xiàn)對(duì)于理解抗生素抗性的產(chǎn)生，以及未來(lái)抗菌藥物的研發(fā)具有重要的意義。

復(fù)旦大學(xué)類(lèi)腦研究院學(xué)術(shù)討論班

多學(xué)科交融的國(guó)際化研究團(tuán)隊(duì)

復(fù)旦大學(xué)類(lèi)腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院生物醫(yī)學(xué)人工智能團(tuán)隊(duì)聚焦于人工智能與生物醫(yī)學(xué)交叉研究，自2018年以來(lái)引進(jìn)一批國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀學(xué)者。團(tuán)隊(duì)擁有計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、生物、物理等不同學(xué)科背景，交叉融合，國(guó)際化氛圍濃厚。近年來(lái)，圍繞生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，發(fā)展了一系列人工智能算法，已成功應(yīng)用于腦-腸軸、腦發(fā)育和腦疾病等場(chǎng)景中，相關(guān)工作發(fā)表于《自然》（Nature）、《科學(xué)》（Science）、《細(xì)胞》（Cell）等期刊。

論文第一作者科埃略于2018年全職加入復(fù)旦，此前專(zhuān)注于利用宏基因組及顯微圖像技術(shù)對(duì)微生物群體進(jìn)行分析。他與研究院生物大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)、計(jì)算生物學(xué)團(tuán)隊(duì)等多個(gè)研究組合作交流，參與計(jì)算神經(jīng)科學(xué)與類(lèi)腦智能教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)，作為課題骨干參與多個(gè)生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)、腦科學(xué)與類(lèi)腦研究等重大研究計(jì)劃，聚焦利用大數(shù)據(jù)的方法從事微生物組及精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)等相關(guān)研究。

作為類(lèi)腦研究院生物醫(yī)學(xué)人工智能團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人，教授趙興明介紹，該研究構(gòu)建了一個(gè)全球視域下的微生物基因目錄，對(duì)于理解微生物與人類(lèi)健康的關(guān)系具有重要的作用。下一步，團(tuán)隊(duì)還將基于所開(kāi)發(fā)的基因目錄，進(jìn)一步與國(guó)內(nèi)外科研院所和臨床醫(yī)療開(kāi)展合作，探究微生物包括人體腸道微生物與人類(lèi)生命大健康、大腦認(rèn)知和行為等方面的影響。